FLP 不可能原理：在网络可靠，但允许节点失效（即便只有一个）的最小化异步模型系统中，不存在一个可以解决一致性问题的确定性共识算法（No completely asynchronous consensus protocol can tolerate even a single unannounced process death）。
提出并证明该定理的论文《Impossibility of Distributed Consensus with One Faulty Process》是由 Fischer，Lynch 和 Patterson 三位科学家于 1985 年发表，该论文后来获得了 Dijkstra（就是发明最短路径算法的那位计算机科学家）奖。
FLP 不可能原理告诉我们，不要浪费时间，去试图为异步分布式系统设计面向任意场景的共识算法。
要正确理解 FLP 不可能原理，首先要弄清楚“异步”的含义。
在分布式系统中，同步和异步这两个术语存在特殊的含义。
- 同步，是指系统中的各个节点的时钟误差存在上限；并且消息传递必须在一定时间内完成，否则认为失败；同时各个节点完成处理消息的时间是一定的。因此同步系统中可以很容易地判断消息是否丢失。
- 异步，则意味着系统中各个节点可能存在较大的时钟差异；同时消息传输时间是任意长的；各节点对消息进行处理的时间也可能是任意长的。这就造成无法判断某个消息迟迟没有被响应是哪里出了问题（节点故障还是传输故障？）。不幸地是，现实生活中的系统往往都是异步系统。
FLP 不可能性在论文中以图论的形式进行了严格证明。要理解其基本原理并不复杂，一个不严谨的例子如下。
三个人在不同房间，进行投票（投票结果是 0 或者 1）。彼此可以通过电话进行沟通，但经常有人会时不时睡着。比如某个时候，A 投票 0，B 投票 1，C 收到了两人的投票，然后 C 睡着了。此时，A 和 B 将永远无法在有限时间内获知最终的结果，究竟是 C 没有应答还是应答的时间过长。如果可以重新投票，则类似情形可以在每次取得结果前发生，这将导致共识过程永远无法完成。
FLP 原理实际上说明对于允许节点失效情况下，纯粹异步系统无法确保共识在有限时间内完成。即便对于非拜占庭错误的前提下，包括 Paxos、Raft 等算法也都存在无法达成共识的极端情况，只是在工程实践中这种情况出现的概率很小。
那么，FLP 不可能原理是否意味着研究共识算法压根没有意义？
不必如此悲观。学术研究，往往考虑地是数学和物理意义上理想化的情形，很多时候现实世界要稳定得多（感谢这个世界如此鲁棒！）。例如，上面例子中描述的最坏情形，每次都发生的概率其实并没有那么大。工程实现上某次共识失败，再尝试几次，很大可能就成功了。
科学告诉你什么是不可能的；工程则告诉你，付出一些代价，可以把它变成可行。
这就是科学和工程不同的魅力。
那么，退一步讲，在付出一些代价的情况下，共识能做到多好？
回答这一问题的是另一个很出名的原理：CAP 原理。
注：科学告诉你去赌场是愚蠢的，因为最终总会输钱；工程则告诉你，如果你愿意接受最终输钱的风险，中间说不定能偶尔小赢几笔呢！